Das Forschungsprojekt E-MOTION hat das Ziel, die Mobilität im motorisierten Personen- und Güterverkehr in Deutschland energieeffizienter zu gestalten. Wir betrachten exemplarisch die beiden Transportwege Luft- und Schienenverkehr. Mathematische Analyse und Optimierung maßgeblicher Planungsschritte liefern die Werkzeuge, um die Energieeffizienz der beiden Verkehrsträger zu untersuchen und vor allem innerhalb eines Verkehrsträgers, aber auch in der Vernetzung mit anderen Verkehrsträgern, Potenziale zu erkennen und auszuschöpfen. E-MOTION zielt auf eine optimierte Flugroutenwahl zur Minimierung von Treibstoffverbrauch und Emissionen im Luftverkehr und ein optimales Energiemanagement im Schienenverkehr. Für den Luftverkehr wird durch die Optimierung der Flugtrajektorien eine deutliche Reduktion von Energieverbrauch in Form von Treibstoff ermöglicht. Beginnend mit einer Anforderungsanalyse bei den beteiligten Industriepartnern werden Modelle und Lösungsalgorithmen für im Verbund auftretenden komplexen Probleme entwickelt. Im besonderen Fokus steht die gemeinsame Entwicklung von adaptiven Aggregationstechniken für die untersuchten Optimierungsmodelle. Dies ermöglicht bessere Lösungen innerhalb kürzerer Zeit, da die Problemkomplexität deutlich reduziert wird. In diesem Projekt soll ein integriertes Routenplanungsverfahren entwickelt werden, das in der Lage ist, innerhalb der geforderten Antwortzeiten wenn nicht optimale, dann aber zumindest qualitativ hochwertige Lösungen unter Berücksichtigung aller Nebenbedingungen zu finden. Dazu werden wir Methoden zur hierarchischen und adaptiven Behandlung entwickeln.
Das Forschungsprojekt E-MOTION hat das Ziel, die Mobilität im motorisierten Personen- und Güterverkehr in Deutschland energieeffizienter zu gestalten. Das Teilprojekt 'Reihenfolgeoptimierung für energieeffiziente Betriebspläne' entwickelt in Zusammenarbeit mit Deutsche Bahn AG algorithmische Verfahren, um deutschlandweit die Reihenfolgen von Personen- und Güterzügen mit gegebenen Fahrtstrecken innerhalb grober zeitlicher Vorgaben auf einen möglichst energieeffizienten Betriebsplan hin auszurichten. Ziele sind die Vermeidung rein konfliktbedingter Haltepunkte (damit zusätzlicher Beschleunigungsvorgänge) und eine grobe Lastbalancierung auf elektrischen Teilnetzen zur Reduktion vorzuhaltender Energiereserven. Auf diesen Lösungen aufbauend werden im Teilprojekt der Universität Erlangen-Nürnberg detaillierte Abfahrts- und Ankunftszeiten zur weiteren Spitzenenergiebedarfskontrolle und zur Steigerung der Robustheit bestimmt. Ausgehend von der Anforderungsanalyse mit der Deutsche Bahn AG (DB) ist der mathematische Ansatz wie folgt. Die einzelnen Zugfahrten werden über zeitexpandierte Netzwerke dargestellt, die mit nichtlinearen Second Order Cone Modellen zur Abbildung der unsicheren energetischen Spitzenlastdaten sowie mit linearen Nebenbedingungen zur Berücksichtigung der Mindestzugfolgezeiten und Bahnhofskapazitäten gekoppelt sind. In Hinblick auf die enorme Problemgröße gilt es, für Dekompositionsverfahren über konvexe Relaxationen adaptive Diskretisierungs- und Aggregationstechniken in Abstimmung mit dem eingesetzten Optimierungswerkzeug, dem Bündelverfahren, auch hinsichtlich nichtlinearer Schnittmodelle und asynchroner Parallelisierungsmöglichkeiten zu entwickeln.
Das Gesamtvorhaben SmartAQnet integriert Daten unterschiedlicher Herkunft und Qualität zu einem dynamischen Netzwerk an Messungen zur Luftqualität über die gesamte Fläche einer Stadt, im Projekt die Stadt Augsburg. Im Teilprojekt des Instituts für Geographie der Universität Augsburg wird die erzeugte Messpunktwolke durch mobile Messungen verdichtet und erweitert um dreidimensionale Messungen der Aerosolverteilung in Luftschichten oberhalb des Stadtkörpers mittels unbemannter Luftfahrtsysteme (UAS). Dies erlaubt die geostatistische Verbesserung des bodengestützten Datenkollektivs sowie eine Fehlerschätzung und Plausibilitätsprüfung. Hiervon profitieren Informationsdienste zur Aerosolverteilung, wie eine experimentelle Kurzfristvorhersage der Luftqualität sowie die Implementierungen einer nach Luftqualitätskriterien optimierten Verkehrsroutingapplikation, die als Anwendungsprototyp entwickelt wird. I.) Entwicklung mobiler und insbesondere luftgestützter Messplattformen II.) Operationelle Messflüge an einem Standort mehrmals in der Woche über drei Jahre hinweg und Validierung der in-situ-Messungen mittels Ceilometer zur Erfassung der zeitlichen Variabilität III.) 12 Intensivmesskampagnen mit parallel stattfindenden Messflügen und Mobilemessfahrten im gesamten Stadtgebiet zur Erfassung der räumlichen Variabilität der Aerosolverteilung IV.) Geostatistische Modellierung und Analyse des Gesamtdatenkollektivs zur Qualitätsoptimierung und zum Einsatz in Prädiktion und Verkehrsrouting